【摘 要】
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提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征，RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经
【机 构】
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湖南涉外经济学院计算机系,中南大学信息科学与工程学院
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提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征，RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性，采用Boosting方法，进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验，结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。
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